Python multiprocess pool模块报错pickling error问题解决方法分析

在使用Python的multiprocessing.Pool模块时，有时候会遇到PicklingError的错误。这个错误通常是由于无法将对象序列化为字节流导致的。本攻略将介绍如何解决这个问题。

问题描述

在使用multiprocessing.Pool时，我们可能会遇到以下错误：

PicklingError: Can't pickle <type 'function'>: attribute lookup __builtin__.function failed

这个错误通常是由于无法将函数序列化为字节流导致的。即使我们已经将函数定义在主进程中，multiprocessing.Pool仍然无法将函数序列化为字节流。

解决方法

解决这个问题的方法是确保我们的函数可以被序列化为字节流。以下是一些可能的解决方法：

1. 将函数定义在主进程中
2. 使用dill模块代替pickle模块

将函数定义在主进程

我们可以将函数定义在主进程中，这样multiprocessing.Pool就可以将函数序列化为字节流了。以下是一个示例：

import multiprocessing

def my_function(x):
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    pool = multiprocessing.Pool()
    result = pool.map(my_function, [1, 2, 3, 4, 5])
    print(result)

在这个示例中，我们将my_function函数定义在主进程中。然后，我们使用multiprocessing.Pool来并行地计算my_function函数的结果。这样，我们就可以避免PicklingError的错误了。

使用dill模块代替pickle模块

如果我们无法将函数定义在主进程中，我们可以使用dill模块代替pickle模块。dill模块可以序列化更多类型的对象，包括函数和闭包。以下是一个示例：

import multiprocessing
import dill

def my_function(x):
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    pool = multiprocessing.Pool()
    pool._reducer = dill.dumps
    result = pool.map(my_function, [1, 2, 3, 4, 5])
    print(result)

在这个示例中，我们使用dill模块代替pickle模块。我们将pool._reducer设置为dill.dumps函数，这样multiprocessing.Pool就可以使用dill模块来序列化函数了。

示例

示例1：在multiprocessing.Pool中使用lambda函数

假设我们在使用multiprocessing.Pool时，使用了lambda函数。但是在运行程序时，我们遇到了PicklingError的错误。我们可以使用以下步骤来解决这个问题：

1. 将lambda函数替换为普通函数
2. 将函数定义在主进程中

import multiprocessing

def my_function(x):
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    pool = multiprocessing.Pool()
    result = pool.map(my_function, [1, 2, 3, 4, 5])
    print(result)

示例2：在multiprocessing.Pool中使用闭包

假设我们在使用multiprocessing.Pool时，使用了闭包。但是在运行程序时，我们遇到了PicklingError的错误。我们可以使用以下步骤来解决这个问题：

1. 使用dill模块代替pickle模块

import multiprocessing
import dill

def my_function(x):
    def inner_function(y):
        return x * y
    return inner_function

if __name__ == '__main__':
    pool = multiprocessing.Pool()
    pool._reducer = dill.dumps
    result = pool.map(my_function(2), [1, 2, 3, 4, 5])
    print(result)

在这个示例中，我们使用了闭包来定义my_function函数。然后，我们使用dill模块代替pickle模块，这样multiprocessing.Pool就可以序列化闭包了。